Electroencefalograma: Una Herramienta Clave en el Diagnóstico de la Depresión
La depresión es un trastorno mental que surge de una combinación de factores genéticos, ambientales y psicológicos (Fan et al., 2020). Según lo establecido por el manual diagnóstico DSM-5, la depresión se caracteriza por la presencia de al menos cinco síntomas durante un mínimo de dos semanas, incluyendo obligatoriamente estado de ánimo deprimido o pérdida de interés. Los síntomas adicionales pueden involucrar alteraciones del sueño o del apetito, fatiga, enlentecimiento o agitación psicomotora, sentimientos de inutilidad, dificultades cognitivas y pensamientos de muerte (Asociación Estadounidense de Psiquiatría, 2013).
De igual forma, es importante señalar que la prevalencia de esta condición aumenta cada año. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (2025), aproximadamente 332 millones de personas en el mundo padecen depresión. Aunado a esto, en la práctica clínica la depresión puede ser subestimada o, por el contrario, sobrediagnosticada. Por un lado, algunas personas minimizan sus síntomas, lo que retrasa la búsqueda de ayuda profesional. Por otro lado, síntomas como tristeza o cansancio pueden ser confundidos con depresión, aunque no cumplan con los criterios clínicos, lo que puede llevar a diagnósticos incorrectos.
Esta dualidad hace evidente la necesidad de herramientas objetivas que complementen la evaluación psicológica. Una propuesta prometedora es el electroencefalograma (EEG) el cual es una prueba no invasiva que registra la actividad eléctrica del cerebro mediante electrodos colocados sobre el cuero cabelludo. Esta actividad refleja la comunicación entre neuronas y permite observar patrones de ondas cerebrales que se relacionan con distintos estados cognitivos y emocionales (Mayo Clinic, s. f.).
Actualmente, diversos estudios han explorado cómo la actividad eléctrica cerebral registrada mediante EEG puede utilizarse para identificar la depresión de manera objetiva. En general, estas investigaciones coinciden en que los patrones de ondas cerebrales muestran diferencias significativas entre personas con depresión y personas sin depresión, lo que abre la posibilidad de desarrollar métodos de diagnóstico más precisos y cuantificables.
Un ejemplo de ello es el artículo “Depression Detection Based on Analysis of EEG Signals in Multi Brain Regions” el cual demuestra que el análisis de la actividad eléctrica en distintas regiones del cerebro permite identificar características específicas asociadas con la depresión. El artículo resalta además que la precisión en la detección mejora significativamente cuando se combinan señales provenientes de múltiples áreas cerebrales (Yang et al., 2023).
Otro artículo relevante es “Brain dynamics and depressive symptoms in young adults: Evidence from EEG”, el cual subraya que, existe evidencia de que los síntomas depresivos se asocian con alteraciones en la actividad oscilatoria cerebral (Cainelli et al., 2025).
En definitiva, el EEG se posiciona como un puente entre la subjetividad de la depresión y su evaluación objetiva, al mismo tiempo que abre la posibilidad de detectar la enfermedad de manera más temprana. Por lo tanto, esta herramienta refuerza la necesidad de adoptar enfoques innovadores que, en combinación con la observación clínica y los cuestionarios psicológicos, se utilicen para enfrentar de manera más efectiva un problema tan prevalente y complejo como la depresión.
Referencias:
- Asociación Estadounidense de Psiquiatría. (2013). Manual diagnóstico y estadístico de los trastornos mentales (5a ed). Editorial Médica Panamericana. https://www.federaciocatalanatdah.org/wp-content/uploads/2018/12/dsm5-manualdiagnsticoyestadisticodelostrastornosmentales-161006005112.pdf
- Cainelli, E., Stramucci, G., Vedovelli, L., Guglielmi, S., Devita, M., Patron, E. (2025). Brain dynamics and depressive symptoms in young adults: Evidence from EEG. Journal of Affective Disorders, 393. https://doi.org/10.1016/j.jad.2025.120474
- Fan, T., Hu, Y., Xin, J., Zhao, M., Wang, J. (2020). Analyzing the genes and pathways related to major depressive disorder via a systems biology approach. Brain and Behavior, 10(2), 1-16. https://doi.org/10.1002/brb3.1502
- Mayo Clinic. (s. f.). Electroencefalografía (EEG). https://www.mayoclinic.org/es/tests-procedures/eeg/about/pac-20393875
- Organización Mundial de la Salud. (2025, 29 de agosto). Trastorno depresivo (depresión). https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/depression
- Yang, J., Zhang, Z., Xiong, P., Liu, X. (2023). Depression Detection Based on Analysis of EEG Signals in Multi Brain Regions. Journal of Integrative Neuroscience, 22(4), 93. https://doi.org/10.31083/j.jin2204093
Sobre la autora:
Yahel Reyes Noguez
Estudiante de tercer semestre en la Licenciatura de Ingeniería Biomédica e integrante del Programa de Honores en la Universidad de las Américas Puebla (UDLAP).
Contacto: yahel.reyesnz@udlap.mx
